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◆今月のニュース解説
①シリコン光集積回路を用いたユニバーサル量子分類器の原理検証実験
――シリコンフォトニクスによる量子機械学習の実現に向けて――
The Principle Verification Experiment of a Universal Quantum Classifier with Silicon Photonic Integrated Circuits: Toward Achieving Quantum Machine Learning with Silicon Photonics
②相転移メモリを利用した高いエネルギー効率のアナログAIチップを試作
Prototyped Energy-efficient Analog AI Chip Using Phase Change Memory
――シリコンフォトニクスによる量子機械学習の実現に向けて――
香川大学の研究グループは，慶應義塾大学，情報通信研究機構と共同で，シリコン光集積回路を用いた，ユニバーサルな量子分類器の原理検証実験に成功した．研究グループらは，2020年に理論提案されたData Reuploadingを用いた分類手法を光量子回路へ適用し，ユニバーサルな光量子分類器が実現可能であることを示した．更に，シリコン光集積回路を使って量子分類器を実装し，約94%の正答率で入力データを分類することに成功した．
分類器は，機械学習の分野における一つの手法であり，教師データに基づいて未知のデータを特定のカテゴリーに分類するためのものである．量子分類は通常，以下の三つのステップで行われる．まず，入力データを量子状態へ符号化し，次にその量子状態を操作し，最後に量子測定を行う．一般に，分類器の特性はその実装モデルに依存し，これまでに様々な手法が提案されている．その中の一つに，ニューラルネットワークのモデルを用いたものがある．これは，量子回路を並列的に用意し，入力データの情報を分散的に記憶させて処理を行う手法である（図1(a)）．一方で，この手法を光量子回路へ適用するには，複数の量子回路とキュービットを並列的に用意する必要があるため，その実現は理論的にも実験的にも難しい課題があった．
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